এআই উভয়সঙ্কট: কপিরাইট, প্রণোদনা এবং সৃজনশীলতার ভবিষ্যৎ

এই প্রবন্ধটি ‘ওয়র্ল্ড ক্রিয়েটিভিটি অ্যান্ড ইনোভেশন ডে ২০২৬: স্পার্কস অ্যান্ড শিল্ডস ’ সিরিজের একটি অংশ।


সৃজনশীলতাকে দীর্ঘকাল ধরে মানব বুদ্ধিমত্তার একটি প্রধান বৈশিষ্ট্য হিসেবে বিবেচনা করা হয়েছে। তবে বর্তমানে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (এআই) অগ্রগতি এই সীমারেখাকে অস্পষ্ট করে তুলতে শুরু করেছে। জেনারেটিভ এআই সিস্টেমগুলি এখন স্ক্রিপ্ট লিখতে, সঙ্গীত রচনা করতে, ছবি তৈরি করতে, অ্যানিমেশন ডিজাইন করতে, এবং স্বতন্ত্র শৈল্পিক শৈলী অনুকরণ করতে পারে। প্রকাশনা ও বিজ্ঞাপন থেকে শুরু করে চলচ্চিত্র ও গেমিং পর্যন্ত, এআই টুলগুলি সৃজনশীল কর্মপ্রবাহে ক্রমবর্ধমানভাবে অন্তর্ভুক্ত হচ্ছে।

এআই সিস্টেমগুলিকে বিপুল পরিমাণ মানবসৃষ্ট কন্টেন্টের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। টেক্সট ও ডেটা মাইনিং (টিডিএম)-এর মতো প্রক্রিয়া ব্যবহার করে, তারা ভাষা, কাঠামো এবং শৈলীর মধ্যেকার প্যাটার্ন শনাক্ত করার জন্য লক্ষ লক্ষ বই, ছবি, গান এবং প্রবন্ধ বিশ্লেষণ করে, যা তাদেরকে সৃজনশীল কাজের অনুরূপ আউটপুট তৈরি করতে সক্ষম করে। এই ক্ষমতা তাদেরকে দ্রুত এবং বৃহৎ পরিসরে সৃজনশীল আউটপুট তৈরি করতেও সাহায্য করে, যা কন্টেন্ট তৈরির খরচ কমায় এবং নির্মাতাদের জন্য উপলব্ধ সরঞ্জামগুলির পরিধি প্রসারিত করে।

এই অগ্রগতি একটি গুরুত্বপূর্ণ বিতর্কের জন্ম দিয়েছে। এআই মডেলগুলিকে প্রায়শই লেখক বা স্বত্বাধিকারীদের সুস্পষ্ট সম্মতি ছাড়াই কপিরাইট আছে এমন কাজের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। এই সিস্টেমগুলি তখন এমন কন্টেন্ট তৈরি করতে পারে যা সেই সব কাজের সঙ্গেই প্রতিযোগিতা করে যেগুলির মাধ্যমে তাদের প্রশিক্ষণ সম্ভব হয়েছে। যদি এআই সিস্টেমগুলি শৈল্পিক শৈলী অনুকরণ করতে পারে বা স্রষ্টাদের ক্ষতিপূরণ না দিয়ে বিকল্প কাজ তৈরি করতে পারে, তবে কপিরাইটযুক্ত কাজের অর্থনৈতিক মূল্য হ্রাস পেতে পারে। সময়ের সাথে সাথে দুর্বল প্রণোদনা নতুন সৃজনশীল কন্টেন্ট তৈরিতে নিরুৎসাহিত করতে পারে। একই সময়ে, জেনারেটিভ এআই নিজেই মানুষের তৈরি নতুন কাজের নিরবচ্ছিন্ন সরবরাহের উপর নির্ভরশীল। নতুন সৃজনশীল উপাদান ছাড়া, এআই-এর তৈরি কাজের গুণমান এবং বৈচিত্র্য স্থবির হয়ে যেতে পারে।

জেনারেটিভ এআই একটি অর্থনৈতিক প্যারাডক্স তৈরি করে: এটি প্রশিক্ষণের ইনপুট হিসাবে মানুষের সৃজনশীলতার উপর নির্ভর করে, অথচ একই সঙ্গে সেই সৃজনশীলতাকে টিকিয়ে রাখার প্রণোদনাগুলিকেই দুর্বল করে দেয়।

সংক্ষেপে, জেনারেটিভ এআই একটি অর্থনৈতিক প্যারাডক্স তৈরি করে: এটি প্রশিক্ষণের ইনপুট হিসেবে মানুষের সৃজনশীলতার উপর নির্ভর করে, অথচ একই সঙ্গে সেই সৃজনশীলতাকে টিকিয়ে রাখার প্রণোদনাগুলিকেই দুর্বল করে দেয়। এই প্রেক্ষাপটে, এই নিবন্ধটি কপিরাইটের পেছনের অর্থনৈতিক যুক্তি, জেনারেটিভ এআই কীভাবে এটিকে চ্যালেঞ্জ করে, এবং কপিরাইট সুরক্ষা দুর্বল হয়ে পড়া শেষ পর্যন্ত এআই সিস্টেমের ভবিষ্যৎ উন্নয়নকে কীভাবে প্রভাবিত করতে পারে, তা পরীক্ষা করে।

কপিরাইটের পেছনের যুক্তি

কপিরাইট দ্বারা সুরক্ষিত সৃজনশীল কাজগুলিকে প্রতিদ্বন্দ্বিতাহীন বলে মনে করা হয়, যার অর্থ হল কোনও একটি কাজের একজনের ব্যবহার বা উপভোগ অন্যদের তা ব্যবহার করার ক্ষমতাকে হ্রাস করে না। তাই, একবার তৈরি হয়ে গেলে কপিরাইটযুক্ত কাজগুলি নিঃশেষ না হয়েই একই সঙ্গে বহু মানুষ দ্বারা পুনরুৎপাদিত ও ব্যবহৃত হতে পারে। এটি একটি মৌলিক অর্থনৈতিক চ্যালেঞ্জ তৈরি করে: যদিও মূল কাজটি তৈরির খরচ প্রায়শই বেশি হয়, অতিরিক্ত অনুলিপি তৈরির খরচ অত্যন্ত কম। পর্যাপ্ত সুরক্ষার অভাবে, এই ধরনের কাজগুলির অবাধে অনুলিপি ও বিতরণ করা যেতে পারে, যা নির্মাতাদের জন্য উৎপাদনের খরচ পুনরুদ্ধার করা কঠিন করে তোলে। অর্থনৈতিক দৃষ্টিকোণ থেকে, এটি একটি চিরায়ত ‘ফ্রি-রাইডার’ সমস্যার সৃষ্টি করে: একবার সৃজনশীল কাজ তৈরি হয়ে গেলে, অন্যরা খুব কম খরচে তা অনুলিপি ও বিতরণ করতে পারে, যা সৃজনশীল কাজ টিকিয়ে রাখার জন্য প্রয়োজনীয় প্রণোদনাকে সম্ভাব্যভাবে দুর্বল করে দেয়।

কপিরাইট একটি সীমিত সময়ের জন্য লেখকদের তাদের কাজের পুনরুৎপাদন, বিতরণ এবং লাইসেন্সিংয়ের উপর একচেটিয়া অধিকার প্রদানের মাধ্যমে এই সমস্যার সমাধান করার চেষ্টা করে। এই অধিকারগুলি স্রষ্টাদের তাদের শ্রম ও বিনিয়োগ থেকে অর্থনৈতিক প্রতিদান পেতে সক্ষম করে। যখন ব্যক্তিরা জানেন যে তাঁরা তাদের শ্রমের ফলাফলের উপর নিয়ন্ত্রণ বজায় রাখতে পারবেন, তখন তারা নতুন কাজ তৈরিতে সময় ও সম্পদ বিনিয়োগ করতে বেশি আগ্রহী হন। সুতরাং, কপিরাইট অধিকার স্রষ্টাদের ‘কর্ম অনুযায়ী ফল’ ভোগ করার সুযোগ দেয়। এই ধরনের নিশ্চয়তা ছাড়া, সৃষ্টির প্রণোদনা দুর্বল হয়ে যেতে পারে।

অর্থনৈতিক প্রণোদনার বাইরেও, অন্যান্য তত্ত্বও other theories   কপিরাইট সুরক্ষাকে সমর্থন করে। এই ধরনের একটি দৃষ্টিভঙ্গি কোনও ব্যক্তির তার সৃষ্টিকর্মের উপর স্বাভাবিক মালিকানার অধিকারের উপর ভিত্তি করে গড়ে উঠেছে, যা থেকে বোঝা যায় যে লেখকদের তাদের কাজের উপর একটি সহজাত অধিকার রয়েছে। আরেকটি দৃষ্টিকোণ লেখকদের নৈতিক অধিকারের উপর জোর দেয় এবং বলে যে, সৃজনশীল কাজগুলি লেখকের ব্যক্তিত্বেরই সম্প্রসারণ। তৃতীয় একটি যুক্তি সমাজে সৃষ্টিকর্তাদের অবদানের জন্য পুরস্কৃত করার উপর আলোকপাত করে, যেখানে কপিরাইট একটি অস্থায়ী একচেটিয়া অধিকার হিসেবে কাজ করে যা লেখকদের তাদের কাজের জন্য পারিশ্রমিক পেতে সাহায্য করে। এর মূলে, অন্য সমস্ত বৌদ্ধিক সম্পত্তির অধিকারের মতোই, কপিরাইট জ্ঞান ও সৃজনশীলতাকে অর্থনৈতিক মূল্যে রূপান্তরিত করার একটি হাতিয়ার। কপিরাইট সুরক্ষা শেষ পর্যন্ত এমন সৃজনশীল কাজ তৈরিতে উৎসাহিত করার মাধ্যমে সামাজিক কল্যাণ বৃদ্ধি করে, যা অন্যথায় হয়তো তৈরি হত না।

কপিরাইটের উপর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রভাব

এআই কপিরাইট সম্পর্কিত প্রচলিত ধারণাকে উল্লেখযোগ্যভাবে চ্যালেঞ্জ করে। যেমনটি আগে উল্লেখ করা হয়েছে, অনেক এআই সিস্টেমকে বিশাল ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যার মধ্যে কপিরাইটযুক্ত উপাদানও থাকে, এবং প্রায়শই লেখক বা স্বত্বাধিকারীদের সুস্পষ্ট সম্মতি ছাড়াই তা করা হয়। এর ফলে এই উদ্বেগ সৃষ্টি হয়েছে যে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রশিক্ষণের জন্য কপিরাইটযুক্ত কাজ ব্যবহারের ক্ষেত্রে অনুমতি বা পারিশ্রমিকের প্রয়োজন হওয়া উচিত কি না। একই সময়ে, জেনারেটিভ এআই-এর উত্থান কপিরাইট ব্যবস্থার জন্য নতুন প্রশ্ন তৈরি করেছে যে, এআই সিস্টেম দ্বারা উৎপাদিত বিষয়বস্তুর সঙ্গে কেমন আচরণ করা উচিত এবং এই ধরনের কাজ সুরক্ষার যোগ্য কি না। যদিও এগুলি গুরুত্বপূর্ণ নীতিগত প্রশ্ন, এই নিবন্ধটি সেগুলির বাইরে গিয়ে পরীক্ষা করে দেখবে যে, কীভাবে এআই মৌলিকভাবে কপিরাইটের অন্তর্নিহিত যুক্তিকে চ্যালেঞ্জ করে।

যদি এআই-সৃষ্ট বিষয়বস্তুর বৃদ্ধি শিল্পীদের জন্য প্রণোদনা দুর্বল করে এবং সৃজনশীল উৎপাদন হ্রাস করে, তবে এটি শেষ পর্যন্ত এআই সিস্টেমগুলির গুণমানকেই ক্ষুণ্ণ করতে পারে।

যখন এআই সিস্টেমগুলি এমন সৃজনশীল কাজ তৈরি করতে সক্ষম হয় যা মানব শিল্পীদের কাজের সঙ্গে প্রতিযোগিতা করতে পারে, তখন নির্দিষ্ট কিছু বাজারে এই দুটি ক্রমশ একে অপরের বিকল্প হয়ে ওঠে। এর ফলে সৃজনশীল বিষয়বস্তুর সামগ্রিক সরবরাহ বৃদ্ধি পায়, যা স্বতন্ত্র কাজের জন্য উপভোক্তাদের দাম দেওয়ার ইচ্ছাকে কমিয়ে দিতে পারে। একই সঙ্গে, উৎপাদনের অর্থনীতিও পরিবর্তিত হয়। যদিও এআই মডেল প্রশিক্ষণের জন্য শুরুতে বড় অঙ্কের বিনিয়োগের প্রয়োজন হয়, কিন্তু একবার প্রশিক্ষিত হয়ে গেলে পাঠ্য, ছবি বা সঙ্গীতের মতো অতিরিক্ত বিষয়বস্তু তৈরি করা অত্যন্ত সাশ্রয়ী হয়ে ওঠে। ফলস্বরূপ, এআই সৃজনশীল উৎপাদনের প্রান্তিক ব্যয় নাটকীয়ভাবে কমিয়ে দেয়।

নতুন কাজ তৈরির খরচ কমে যাওয়ায় এবং বিষয়বস্তুর পরিমাণ বৃদ্ধি পাওয়ায়, সৃজনশীল শিল্পের প্রতিযোগিতামূলক গতিপ্রকৃতিতে পরিবর্তন আসতে শুরু করে। এআই-নির্মিত বিষয়বস্তু স্টক ইমেজ, মার্কেটিং কপি বা সাধারণ ডিজাইনের মতো ক্ষেত্রে মানবসৃষ্ট কাজের বিকল্প হতে পারে, যা নির্মাতাদের উপর প্রতিযোগিতামূলক চাপ বাড়িয়ে তোলে।

এআই একই সঙ্গে উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধিকারী একটি সরঞ্জাম হিসাবে কাজ করতে পারে, যা শিল্পী ও লেখকদের আরও দ্রুত পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে এবং সৃজনশীল উৎপাদনের খরচ কমাতে সক্ষম করে। তবে, এটি নির্দিষ্ট কিছু ক্ষেত্রে দক্ষ মানব নির্মাতাদের উপর নির্ভরতাও কমিয়ে দিতে পারে, যা শৈল্পিক দক্ষতার বিকাশ এবং সৃজনশীল শ্রমের জন্য প্রণোদনাকে দুর্বল করে দিতে পারে। সৃজনশীল কাজ থেকে প্রত্যাশিত অর্থনৈতিক আয় কমে যাওয়ায়, ব্যক্তিরা নতুন কাজ তৈরিতে কম সময় ও সম্পদ বিনিয়োগ করতে পারেন। সময়ের সাথে সাথে এটি উচ্চ-মানের সৃজনশীল কাজের সরবরাহ এবং বৈচিত্র্য হ্রাস করতে পারে।

এআই সৃজনশীলতা প্যারাডক্স

এআই দ্বারা সৃষ্ট সৃজনশীল বিষয়বস্তুর দ্রুত প্রসার এআই বিকাশের দীর্ঘমেয়াদি গতিপ্রকৃতি সম্পর্কে গভীরতর উদ্বেগও সৃষ্টি করে। মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিশাল ও বৈচিত্র্যময় প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের উপর নির্ভরশীল, যার বেশিরভাগই কয়েক দশক ধরে সঞ্চিত মানুষের তৈরি সৃজনশীল কাজ। এই ধরনের ডেটার প্রাপ্যতা স্বয়ংক্রিয় নয়; এটি সেই অর্থনৈতিক ও প্রাতিষ্ঠানিক কাঠামো দ্বারা টিকিয়ে রাখা হয়, যা ব্যক্তিদের নতুন সাংস্কৃতিক উপাদান তৈরিতে  উৎসাহিত করে।

এটি এআই সিস্টেম এবং মানুষের সৃজনশীলতার মধ্যে একটি কাঠামোগত নির্ভরশীলতা তৈরি করে। যদি সৃজনশীল উৎপাদনকে টিকিয়ে রাখার অর্থনৈতিক প্রণোদনাগুলো দুর্বল হয়ে পড়ে, বিশেষ করে সেইসব ক্ষেত্রে যেখানে এআই-সৃষ্ট কাজ মানুষের কাজের বিকল্প হিসেবে ব্যবহৃত হয়, তাহলে নতুন উপাদান তৈরির পরিমাণ কমে যেতে পারে। ফলস্বরূপ, ভবিষ্যতের এআই মডেলগুলোর জন্য উপলব্ধ উচ্চ-মানের প্রশিক্ষণ ডেটার ভান্ডার ধীরে ধীরে সংকুচিত হতে পারে।

এআই-এর যুগে কপিরাইটকে অবশ্যই একদিকে যেমন মানব সাংস্কৃতিক সৃষ্টিকে টিকিয়ে রাখতে হবে, তেমনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ধারাবাহিক বিকাশকেও সক্ষম করে তুলতে হবে।

সময়ের সাথে সাথে, এই গতিপ্রকৃতি এআই সিস্টেমগুলিকে পূর্ববর্তী মডেল দ্বারা তৈরি পুনর্ব্যবহৃত ডেটাসেট বা কৃত্রিম বিষয়বস্তুর উপর ক্রমবর্ধমানভাবে নির্ভরশীল করে তুলতে পারে। গবেষকেরা সতর্ক করেছেন যে, এই ধরনের ফিডব্যাক লুপ "মডেল কলাপস" বা মডেলের পতন ঘটাতে পারে, যেখানে এআই-সৃষ্ট কাজের উপর প্রশিক্ষিত মডেলগুলি ক্রমান্বয়ে তাদের বৈচিত্র্য, মৌলিকত্ব এবং তথ্যের সমৃদ্ধি হারাতে থাকে। এই অর্থে, জেনারেটিভ এআই শুধুমাত্র কৃত্রিম তথ্যের উপর নির্ভর করে অনির্দিষ্টকালের জন্য টিকে থাকতে পারে না। এর দীর্ঘমেয়াদি বিকাশ শেষ পর্যন্ত নির্ভর করে সেই মানব সৃজনশীল বাস্তুতন্ত্র টিকিয়ে রাখার উপর, যা এই সিস্টেমগুলিকে প্রশিক্ষিত করার জন্য সাংস্কৃতিক উপাদান সরবরাহ করে।

এআই যুগের জন্য কপিরাইটের পুনর্মূল্যায়ন

যদিও কিছু পণ্ডিত যুক্তি দেন যে সৃজনশীল সৃষ্টি প্রায়শই আর্থিক পুরস্কারের বাইরেও খ্যাতি, মর্যাদা এবং অন্তর্নিহিত সন্তুষ্টির মতো প্রেরণা দ্বারা চালিত হয়, তবে সাংস্কৃতিক সৃষ্টিকে টিকিয়ে রাখার ক্ষেত্রে অর্থনৈতিক প্রণোদনা গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। যদি এআই-সৃষ্ট বিষয়বস্তুর বৃদ্ধি শিল্পীদের জন্য প্রণোদনা দুর্বল করে এবং সৃজনশীল সৃষ্টি কমিয়ে দেয়, তবে এটি শেষ পর্যন্ত এআই সিস্টেমগুলির গুণমানকেই ক্ষুণ্ণ করতে পারে। সুতরাং, নীতিগত চ্যালেঞ্জটি হল স্রষ্টাদের স্বার্থ এবং এআই উন্নয়নের চাহিদার মধ্যে ভারসাম্য রক্ষা করা।

এমন একটি ব্যবস্থা যা এআই প্রশিক্ষণের জন্য কপিরাইটযুক্ত কাজের অবাধ ব্যবহারের অনুমতি দেয়, তা স্রষ্টাদের জন্য প্রণোদনা দুর্বল করে দিতে পারে;‌ অন্যদিকে অতিরিক্ত কঠোর নিয়মকানুন উন্নত এআই সিস্টেম প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটাতে প্রবেশাধিকার সীমিত করে দিতে পারে। একটি সম্ভাব্য পথ হলো হাইব্রিড নিয়ন্ত্রক পদ্ধতি, যা প্রবেশাধিকারের সঙ্গে ক্ষতিপূরণকে একত্র করে। যৌথ লাইসেন্সিং ব্যবস্থা, বিধিবদ্ধ পারিশ্রমিক কাঠামো, বা প্রশিক্ষণ ডেটাসেট সম্পর্কে অধিক স্বচ্ছতার মতো প্রক্রিয়াগুলি এআই ডেভেলপারদের বিশাল ডেটাসেটে প্রবেশাধিকার দিতে পারে, এবং একই সঙ্গে এটিও নিশ্চিত করতে পারে যে স্রষ্টারা তাঁদের কাজের ব্যবহারের জন্য ন্যায্য স্বীকৃতি ও ক্ষতিপূরণ পাচ্ছেন। পরিশেষে, চ্যালেঞ্জটি হল সৃজনশীলতা এবং প্রণোদনার মধ্যে ভারসাম্য রক্ষা করা: এআই-এর যুগে কপিরাইটকে অবশ্যই একদিকে যেমন মানব সাংস্কৃতিক সৃষ্টিকে টিকিয়ে রাখতে হবে, তেমনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ধারাবাহিক বিকাশকেও সক্ষম করে তুলতে হবে।

বাসু চান্দোলা অবজারভার রিসার্চ ফাউন্ডেশনের অ্যাসোসিয়েট ফেলো।

• Artificial Intelligence
• এআই ও কপিরাইট
• এআই মডেল
• কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
• জেনারেটিভ এআই
• জেনারেটিভ এআই ও কপিরাইট
• জেনারেটিভ এআই সিস্টেম
• ফ্রি রাইডার সমস্যা
• ভারত
• সাইবার ও প্রযুক্তি

The views expressed above belong to the author(s). ORF research and analyses now available on Telegram! Click here to access our curated content — blogs, longforms and interviews.

PREV NEXT